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开源 AI Agent 框架 Hermes Agent 内置的多层记忆架构，以缓存优先和冷热分离为核心设计。
Hermes Agent 记忆系统是开源 AI Agent 框架 Hermes Agent（由 Nous Research 开发）内置的多层记忆架构，由四套协同工作的记忆子系统组成。第一层为固化提示词记忆，将高频关键信息存入 MEMORY.md 和 USER.md 文件，合计约 1,300 Token，会话期间固化不变。第二层为会话搜索回溯，历史对话存储在 SQLite 数据库中，通过 FTS5 全文搜索按需检索，并使用辅助模型进行摘要。第三层为技能系统，用于记住如何做事的程序记忆，技能文件存储在 ~/.hermes/skills/ 目录。第四层为可选的 Honcho 用户建模，用于跨会话、跨平台的深层用户画像。该系统的核心设计思想是缓存优先，保持系统提示词前缀稳定以最大化利用 Prompt Caching，同时采用冷热分离策略，只保存用户偏好、环境事实、错误修正、稳定规范和学到的技能五类高价值信息。
一个自带学习闭环的开源 AI Agent 运行时
Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源 AI Agent 框架，定位为通用的、可自我改进的 AI Agent 平台。它通过终端 TUI 或 15+ 消息平台与用户对话，调用 47+ 内置工具操作终端、浏览器、文件系统等，并支持通过 MCP 协议扩展能力。其核心特色是闭环学习系统：通过持久化记忆（MEMORY.md + USER.md）、技能（Skills）自创建与改进、以及会话搜索（FTS5），从经验中持续成长。它支持 18+ LLM 提供商，可随时切换模型，避免供应商锁定。此外，它提供六种终端后端（本地、Docker、SSH 等）和内置 Cron 调度器，适用于开发助手、运维监控、知识管理等场景。
为 Claude Code 提供跨会话持久记忆的插件，自动观察、压缩并注入上下文。
Claude-Mem 是一个为 Claude Code 设计的持久化记忆压缩系统，以插件形式运行。它通过生命周期钩子自动捕获 Claude Code 在编码会话中的所有工具使用行为，利用 Claude Agent SDK 对这些观察数据进行 AI 压缩提炼，生成语义摘要，并在未来的会话中自动注入相关上下文。其核心管线为“观察-压缩-注入”，由 6 个 Hook 覆盖会话生命周期，Worker 服务负责异步处理和 AI 压缩，数据存储采用 SQLite、FTS5 和可选的 ChromaDB 三层架构。系统支持渐进式披露检索，通过 mem-search Skill 或 MCP 工具实现约 10 倍的 token 节省。安装后全自动运行，无需手动操作，并支持通过标签排除敏感内容。